Long Chain是一项旨在简化大模型应用开发的工具框架，尤其适用于多人协作和企业级及复杂场景。该框架通过将开发工作流程“链化”，降低了开发难度，使开发者可以利用外部工具和数据，充分运用大模型的分析与决策能力。作为一个开源项目，Long Chain在GitHub上有很高的关注度，代表了当前业界的主流技术方向。在定义模型链并拼接提示词后，数据流程涉及将信息顺序送入提示词模板、模型，再到解析器，是一

LBPH(Local Binary Patterns Histogram，局部二值模式直方图)算法使用的模型基于LBP(Local Binary Pattern，局部二值模式)算法。LBP 算法最早是被作为一种有效的纹理描述算提出的，因在表述图像局部纹理特征方面效果出众而得到广泛应用。Eigenfaces是在人脸识别的计算机视觉问题中使用的一组特征向量的名称，Eigenfaces是基于PCA（主成

是一个适用于C++和Python的第三方库。包含机器学习、计算机视觉和图像处理的工具包，被广泛的应用于机器人、嵌入式设备、移动电话和大型高性能计算环境。是开源许可用户免费使用。

是一个适用于C++和Python的第三方库。包含机器学习、计算机视觉和图像处理的工具包，被广泛的应用于机器人、嵌入式设备、移动电话和大型高性能计算环境。是开源许可用户免费使用。

Caffe（2015年）：贾扬清开发，早期主流框架，因缺乏持续更新逐渐被淘汰。TensorFlow（2017年）一版本代码冗长，后被Keras封装简化。二版本优化底层但不兼容一版本，目前仍广泛使用。PyTorch（2018年）Facebook开发，易用性高，支持动态计算图。近年使用率显著上升（约59%），成为大模型开发的主流框架。

YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。YOLO算法将输入图像分成SxS个网格，每个网格负责预测该网格内是否存在目标以及目标的类别和位置信息。此外，YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术，使得算法能够在不同尺度下对目

使用 plt.subplot 创建两行两列的子图（共4个），图像大小为10x8（单位未明确）。在同一画布上分区域绘制多个图形（如正弦、余弦函数），结合。通过plt.plot(x, y)传入X/Y轴数据，设置颜色（

LBPH(Local Binary Patterns Histogram，局部二值模式直方图)算法使用的模型基于LBP(Local Binary Pattern，局部二值模式)算法。LBP 算法最早是被作为一种有效的纹理描述算提出的，因在表述图像局部纹理特征方面效果出众而得到广泛应用。Eigenfaces是在人脸识别的计算机视觉问题中使用的一组特征向量的名称，Eigenfaces是基于PCA（主成

Long Chain是一项旨在简化大模型应用开发的工具框架，尤其适用于多人协作和企业级及复杂场景。该框架通过将开发工作流程“链化”，降低了开发难度，使开发者可以利用外部工具和数据，充分运用大模型的分析与决策能力。作为一个开源项目，Long Chain在GitHub上有很高的关注度，代表了当前业界的主流技术方向。在定义模型链并拼接提示词后，数据流程涉及将信息顺序送入提示词模板、模型，再到解析器，是一

大模型，简单来说，就是具有海量参数规模的机器学习模型。这些模型通常基于深度学习架构，能够处理和学习极其复杂的数据模式。以 GPT-3 为例，其参数数量高达 1750 亿，如此庞大的参数规模使得模型能够捕捉到语言中极为细微的语义和语法信息。大模型的 “大” 不仅体现在参数数量上，还体现在其训练数据的规模和多样性上。它们通常在包含数十亿甚至数万亿个单词、图像、音频等多种数据类型的大规模数据集上进行训练